我要将summary1,summary1_features,target1,summary2,summary2_features,target2 合并成summary,summary_features,target

可以使用Python中的pandas库来将这些数据合并成一个DataFrame对象，然后再将DataFrame写入CSV文件中。具体步骤如下：

1. 导入pandas库。

import pandas as pd

2. 读取summary1, summary1_features, target1数据，以同样的方式读取summary2, summary2_features, target2数据。

df1_summary = pd.read_csv('summary1.csv')
df1_features = pd.read_csv('summary1_features.csv')
df1_target = pd.read_csv('target1.csv')

df2_summary = pd.read_csv('summary2.csv')
df2_features = pd.read_csv('summary2_features.csv')
df2_target = pd.read_csv('target2.csv')

3. 将两个summary数据合并成一个DataFrame对象，使用concat()函数实现，设置axis=0表示按行合并。

df_summary = pd.concat([df1_summary, df2_summary], axis=0, ignore_index=True)

4. 将两个summary_features数据合并成一个DataFrame对象，使用concat()函数实现，设置axis=0表示按行合并。

df_features = pd.concat([df1_features, df2_features], axis=0, ignore_index=True)

5. 将两个target数据合并成一个DataFrame对象，使用concat()函数实现，设置axis=0表示按行合并。

df_target = pd.concat([df1_target, df2_target], axis=0, ignore_index=True)

6. 将三个DataFrame对象按列合并成一个DataFrame对象。

df = pd.concat([df_summary, df_features, df_target], axis=1)

7. 将DataFrame对象写入CSV文件中。

df.to_csv('merged_data.csv', index=False)

完整代码示例：

import pandas as pd

df1_summary = pd.read_csv('summary1.csv')
df1_features = pd.read_csv('summary1_features.csv')
df1_target = pd.read_csv('target1.csv')

df2_summary = pd.read_csv('summary2.csv')
df2_features = pd.read_csv('summary2_features.csv')
df2_target = pd.read_csv('target2.csv')

df_summary = pd.concat([df1_summary, df2_summary], axis=0, ignore_index=True)
df_features = pd.concat([df1_features, df2_features], axis=0, ignore_index=True)
df_target = pd.concat([df1_target, df2_target], axis=0, ignore_index=True)

df = pd.concat([df_summary, df_features, df_target], axis=1)

df.to_csv('merged_data.csv', index=False)

注意：上述代码中假设所有CSV文件中的数据都是按行对齐的，即第i行数据在每个CSV文件中都对应同一个记录。如果数据对齐存在问题，需要先对数据进行清洗和预处理。